medidas estadisticas bivariantes de regresión

Descripción

Mapa Mental sobre medidas estadisticas bivariantes de regresión, creado por andres yovani muñoz el 20/04/2020.
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Mapa Mental por andres yovani muñoz, actualizado hace más de 1 año
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Creado por andres yovani muñoz hace alrededor de 4 años
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Resumen del Recurso

medidas estadisticas bivariantes de regresión
  1. la correlacion lineal y la regrecion lineal simple son metodos estadisticos que sirve para estudiar dos variables que tienen relacion entre si.
    1. La correlación cuantifica como de relacionadas están dos variables, mientras que la regresión lineal consiste en generar una ecuación (modelo) que, basándose en la relación existente entre ambas variables, permita predecir el valor de una a partir de la otra.
      1. El cálculo de la correlación entre dos variables es independiente del orden o asignación de cada variable a X e Y, mide únicamente la relación entre ambas sin considerar dependencias. En el caso de la regresión lineal, el modelo varía según qué variable se considere dependiente de la otra (lo cual no implica causa-efecto).
        1. A nivel experimental, la correlación se suele emplear cuando ninguna de las variables se ha controlado, simplemente se han medido ambas y se desea saber si están relacionadas. En el caso de estudios de regresión lineal, es más común que una de las variables se controle (tiempo, concentración de reactivo, temperatura…) y se mida la otra.
          1. .
            1. Por norma general, los estudios de correlación lineal preceden a la generación de modelos de regresión lineal. Primero se analiza si ambas variables están correlacionadas y, en caso de estarlo, se procede a generar el modelo de regresión
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